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用改进的协同免疫算法求解Flow Shop调度问题被引量：3: 2012年; 利用改进的协同免疫算法(improved co-evolutionary immune algorithm,ICIA)求解FlowShop调度问题.算法中的疫苗取自迭代N次的局部最优解,并随着每代最优值的变化不断更新.为了克服协同免疫算法初期收敛速度慢的问题,加入了局部搜索算法;针对算法后期求解目标函数值差的问题,提出了一种新的种群选择机制"80/20法则".通过与遗传算法(genetic algorithm,GA)和未改进的协同免疫算法(co-evolutionary immune algorithm,CIA)比较,仿真实验结果验证了ICIA解决Flow Shop问题的有效性.; 张顺徐震浩顾幸生; 关键词：协同进化算法免疫算法局部搜索算法 FLOW

基于改进协同免疫算法的Flow Shop调度问题研究: 生产计划和调度在企业生产中扮演着重要的角色。传统CIMS分为五个层次:企业决策层、企业管理层、生产计划调度层、监控层、控制层，而生产计划和调度正处于中间，因此它不但要将企业管理层的控制指令下放到监控层，而且要将监控层的监...; 张顺

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张顺